정식 조사에 앞서, 실험 조사에서 통계적 원리를 활용하여 여러 개의 실험 조사를 준비한 다음, 대규모 그룹에서 소규모 그룹을 호출하여 전화 통화 등의 방법으로 샘플링합니다.

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등급 ​​데이터는 과학적 관리를 달성하기 위해 프로그램 등급을 이해하는 효과적인 수단입니다. 우리나라의 대부분의 라디오 및 TV 방송국은 시청률 데이터의 역할에 점점 더 많은 관심을 기울이고 있습니다. 미디어 관리가 "머리를 쓰다듬는 것"에서 경험에 의존하는 것에서 객관적인 데이터를 신뢰하는 것으로 전환하는 것은 미디어 관리 및 프로그램 설정에 있어 중요한 진전입니다. 하지만 데이터의 본연의 기능은 사람이 사용하는 것이기 때문에 이러한 데이터가 궁극적으로 어떤 용도로 사용될 수 있는지, 복잡한 데이터에서 어떻게 유용한 정보를 얻을 수 있는지, 데이터의 역할을 어떻게 극대화할 수 있는지에 대한 추가적인 탐구가 필요합니다. 이 글은 데이터 보기의 활용에 대한 몇 가지 제안을 시도합니다.

시청률 데이터는 설문 조사를 통해 얻은 라디오 및 TV 프로그램의 시청률에 대한 데이터를 의미합니다. 사용자에 따라 TV 시청 데이터와 라디오 청취 데이터로 나눌 수 있습니다. 획득한 데이터의 내용에 따라 평점 데이터와 만족도 데이터로 나눌 수 있다. 우리나라는 주로 시청데이터를 활용하고 있습니다. 만족도 데이터는 홍콩과 일본에서 특정 용도로 사용됩니다. 이러한 종류의 데이터는 주로 특정 미디어나 특정 프로그램에 대한 청중의 만족도를 이해하기 위해 제품의 사용자 만족도 지수를 활용합니다. 우리나라는 1980년대 중반부터 해외 시청 데이터를 점차 도입하기 시작했다. 1996년, 당시 국가 라디오, 영화 및 텔레비전 관리국이 "라디오 및 텔레비전 시스템에서 전국 텔레비전 시청률 조사 네트워크 텔레비전 등급 사용 권장에 관한 고시"를 발표한 후 등급 데이터의 상태가 공식적으로 확립되었습니다. 특히 최근에는 다양한 방송국에서 시청률 데이터의 역할에 더 많은 관심을 기울이고 있으며 일반적으로 통계청, 전문 평가 조사 회사 또는 시장 조사 회사로부터 데이터를 구입하는 데 비용을 지출합니다. 그러나 우리나라의 시청데이터에 대한 효과적인 분석과 활용도는 아직 상대적으로 낮고, 실질적인 시청데이터의 역할이 제대로 발휘되지 못하고 있음은 말할 필요도 없다.

1. 시청률 데이터의 역할

현재 대부분의 라디오와 TV 방송국에서는 주로 방송국 내 관리를 위해 시청률 데이터를 활용하고 있습니다. 예를 들어, 수상 및 우수성을 판단하는 데 어떤 프로그램을 시작하고 어떤 프로그램을 제거해야 하는지 등이 있습니다. 이론계도 주로 과학 프로그램 평가 시스템을 형성하기 위해 시청 데이터를 사용하는 방법에 관심이 있습니다. 이러한 활용은 아직까지 데이터를 보는 실제 목적이 명확하지 않고, 데이터의 주요 역할도 아직 밝혀지지 않은 상대적으로 피상적인 수준이라고 할 수 있다. 방송국 내 평가는 등급 데이터의 활용 중 하나일 뿐이며, 등급 데이터의 모든 측면에서 중요한 역할을 해서는 안 됩니다. 시청률 데이터의 역할을 이해하려면 먼저 데이터가 생성되는 프로세스를 이해해야 합니다.

시청률 데이터는 통계적 방법을 사용하여 전체 시청자로부터 일부 샘플을 추출하고, 샘플을 바탕으로 전반적인 상황을 추론합니다. 일반적으로 다음과 같은 방법으로 얻습니다. 1. 인원 측정 기기: 청중의 시청 시간 또는 청취 시간을 기록하고 정기적으로 데이터 센터에 피드백할 수 있는 특수 기기입니다. 2. 일기 카드: 응답자는 자신의 시청 행동을 기록하기 위해 특정 형식의 양식을 작성합니다. 3. 대면 인터뷰: 방문 인터뷰나 인터셉트 인터뷰를 통해 관객의 시청 행태를 파악한다. 4. 전화 인터뷰: 면접관은 대상 청중에게 전화를 걸어 청중의 시청 행동을 이해합니다.

현재 TV 시청률 산업의 급속한 발전으로 인해 이 두 가지 방법으로 얻은 데이터의 안정성과 신뢰성이 더 좋으며 특히 사람을 사용할 때 효과적인 액세스의 성공률도 상대적으로 높습니다. 측정 장비를 통해 데이터의 객관성을 더욱 높일 수 있습니다. 따라서 이 두 가지 방법은 TV시청자 조사에서 흔히 사용된다. 후자의 두 가지 방법은 방송의 시청자 조사에 주로 사용됩니다.

설문지 디자인(인구 측정 도구는 엄밀한 의미의 설문지는 아니지만 표본 가구에 연령, 가족 규모, 소득 등의 배경 정보 제공이 필요함)에 주요 초점은 시청자 시청입니다. 특정 프로그램 및 칼럼에 대한 시청자 만족도에 관심이 없다면 획득한 데이터는 평점입니다. 주로 특정 채널, 칼럼 및 프로그램에 대한 시청자 만족도를 알고 싶다면 데이터가 필요합니다. 평점 만족도입니다. 요컨대 시청률이든 만족도든 어떤 방식으로 데이터를 얻든 목적은 관객의 시선이 미디어 수익의 주요 원천이라는 것이다. 따라서 시청률은 먼저 시청자의 요구를 파악하고 이를 통해 프로그램 기획에 지침을 제공하는 데 사용됩니다. 전문가는 각 샘플의 평가를 받은 후 이를 요약해야 합니다. 이 데이터를 대규모 데이터베이스로 구축한 다음 분석하세요. 먼저, 주로 차트에 반영되는 프로그램과 채널의 동향을 분석해야 한다. 그런 다음 커뮤니케이션 지식을 바탕으로 고급 통계 분석 방법을 사용하여 복잡한 데이터 뒤에 있는 패턴을 찾아냅니다. 프로그램을 시청하거나 청취하는 사람이 누구인지, 그들의 사회적 속성은 무엇인지, 그러한 사회적 속성을 가진 사람들이 프로그램에 관심을 갖는 위치는 어디인지 알 수 있습니다. 이를 통해 프로그램의 유형, 스타일 등을 조정할 수 있습니다. 쇼를 이 청중에게 더욱 관련되게 만드십시오.

평가 데이터는 또한 미디어가 프로그램의 실제 시청자와 대상 시청자, 그리고 프로그램의 잠재 시청자인 타겟 시청자 간의 차이를 이해하고 이러한 시청자를 유치하기 위해 어떤 채널을 사용할 수 있는지를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 잠재적 청중. 이 정보를 바탕으로 프로그램의 스타일을 개선하여 목표한 방식으로 프로그램의 인기를 높일 수 있습니다. 시청 데이터에 변화가 있다면 그 변화의 원인은 시청자나 프로그램 자체에 있다. 이러한 이유를 찾는 것은 장기 계획에 도움이 될 수 있습니다.

둘째, 데이터를 보면 미디어, 광고주, 기업 간의 관계를 조정할 수 있습니다.

미디어 시장이 다양해지면서 시청자의 선택권이 넓어지고, 각 미디어는 제한된 시장 점유율을 두고 경쟁하게 된다. 미디어 시장은 판매자 시장에서 구매자 시장으로 전환되었습니다. 더 이상 미디어가 광고주를 마음대로 지배하는 것은 불가능합니다. 광고주가 미디어에 광고를 할 때, 그 광고가 어떤 효과를 가져올 수 있는지 먼저 생각해야 합니다. 현재 우리나라의 광고 효과 모니터링 방법은 아직 매우 미개발되어 있으며 특정 광고에 대한 전문적인 효과 모니터링이 거의 없기 때문에 광고주는 광고할 위치를 결정하기 위해 조회 데이터에만 의존할 수 있습니다. 광고가 광고회사의 대행을 통해 이루어지는 경우, 판매자는 먼저 광고주에게 다른 시간대가 아닌 이 시간대를 선택한 이유를 묻습니다. 광고회사는 데이터 조회를 통해서만 가맹점에 설명을 제공할 수 있습니다. 즉, 데이터 조회는 미디어, 광고주, 기업을 연결하는 역할을 하며 이 세 가지를 규제하는 역할을 합니다. 상대적으로 높은 평가를 받을 수 있는 미디어는 경쟁에서 점차 우위를 점하게 되며 기업은 더 높은 "수용 군중"을 활용하여 좋은 경제적 이익을 얻을 수도 있습니다.

그러나 이러한 관계를 조정할 때 데이터를 보는 데에는 한계가 있습니다. 광고의 궁극적인 목적은 구매행동을 달성하는 것이다. 잠재고객의 최종 구매는 일반적으로 지식(광고 시청 또는 청취), 감정(광고 및 제품에 대한 호감도), 의도(구매 의향), 행동(구매 행동)의 4단계를 거칩니다. 상인들이 가장 걱정하는 것은 4단계, 즉 광고가 상품 판매를 자극하는지 여부이다. 이런 자극효과가 있다면 광고의 투입-산출 비율은 적절한가? 시청 데이터는 주로 시청 행동의 첫 번째 단계에 초점을 맞춥니다. 즉, 시청자가 광고를 시청했는지, 청취했는지만 알 수 있습니다. 그러나 이러한 광고가 최종 구매행위로 전환될 수 있을지는 확실하지 않습니다. 광고주가 광고 효과를 이해하기 위해 시청 데이터를 활용할 때 실제로는 1단계를 이용해 4단계를 예측하는 것이므로 오류가 자주 발생합니다. 예를 들어, 일부 프로그램은 높은 평가나 청취 평가를 받았지만 그 청중은 제한된 구매력을 가진 사람들에게 집중되어 있을 수 있습니다. 그러면 중저가 소비재 광고는 실효성이 별로 없을 것이다. 데이터를 보는 데에는 이러한 결함이 있지만 다른 신뢰할 수 있는 정보가 없는 상황에서는 여전히 미디어, 광고주 및 기업을 위한 최선의 선택입니다.

2. 시청률 데이터의 활용

시청률 데이터의 가장 큰 장점은 경험이나 상식보다 과학적이라는 점이다. 개인의 시각과 감성의 한계를 뛰어넘고 보다 실증적인 결론을 내릴 수 있습니다. 미디어 구매 시청률 데이터는 일반적으로 원시 데이터와 준비된 분석 결과의 두 가지 형태로 제공됩니다. 매우 전문적인 미디어 리서치 회사를 제외하고 대부분의 회사는 커뮤니케이션 지식이 없고 데이터 사용자의 실제 상황에 대해 충분히 알지 못하므로 미디어가 스스로 추가 분석을 수행하는 것이 가장 좋습니다. 미디어가 원본 데이터를 얻을 때 프로그램 청취 및 시청에 대한 지표만 얻습니다. 이러한 지표 중 일부가 나타나는 이유는 무엇입니까? 이 데이터의 상승 및 하락은 해당 요인과 관련이 있거나 이러한 데이터를 사용하여 프로그램을 조정하는 방법에 대한 인과 관계가 있습니까? 이에 대한 답을 찾기 위해서는 추가 데이터 분석과 특별 설문조사가 필요합니다. .

앞서 언급했듯이 데이터 조회의 주요 기능 중 하나는 시청자를 이해하여 프로그램 제작에 필요한 정보를 제공하는 것입니다. 따라서 프로그램의 시청률 지수의 상승 또는 하락을 이해하는 것은 비교적 기본적인 응용입니다. 미디어가 구매하는 시청 데이터에도 시청자의 배경정보(주로 분석을 통해 선정된 배경정보와 시청자의 시청행태와의 관련성 또는 인과관계)가 최대한 포함되어야 한다. 그런 다음 고급 통계 분석 방법을 사용하여 이 데이터를 분석하여 시청 행동에 실제로 영향을 미치는 요소를 찾을 수 있습니다. 이러한 요소를 대상으로 한 프로그램 조정은 프로그램 수용도를 향상시킬 수 있습니다. 단순한 평가 또는 청취 평가는 제한된 정보를 제공합니다. 예를 들어 시청률 데이터의 증감은 단순히 시청자 수의 변화일 뿐만 아니라 시청률의 전반적인 흐름일 수도 있으며, 시청률 데이터가 시청률 속성의 안정성을 나타내지는 않습니다. 예를 들어, 특정 프로그램의 시청률 조사에서는 시청률이 크게 변하지 않았으나, 분석 결과 시청자들의 개인 소득 수준과 교육 수준이 높아지고 있는 것으로 나타났다. 표면적으로는 시청률이 비교적 안정적인 편이라 드라마에 큰 변화는 없을 것 같다. 하지만 사실 시청자층 자체가 많이 바뀌었기 때문에 프로그램의 디자인도 바뀌어야 합니다. 프로그램의 시청률을 높이기 위해 이전 시청자에게 적합한 프로그램을 만들거나, 고소득층, 고문화 수준에 더 가까워지거나, 그리고 시청자가 어떤 것에 관심을 가지는지(어필 포인트)를 파악하고, 프로그램 전체가 이 측면에 가까워지도록 구성하여 프로그램의 잠재 시청자층을 발전시킵니다.

현재 관점에서 시청 데이터를 얻기 위해 주로 다음과 같은 절차가 사용됩니다. 1. 샘플링: 시청 데이터에는 특정 수신 장비를 갖춘 특정 지역의 모든 사람이 포함되므로, 사람 수는 매우 큽니다. 시간과 자금의 제약으로 인해 해당 지역의 모든 사람의 시청 상태를 파악하기 위한 포괄적인 인구 조사를 수행하는 것은 불가능합니다. 이는 객관적인 조건에서 허용되지 않을 뿐만 아니라 불필요합니다. 따라서 일반적으로 과학적인 표본 추출 방법은 대상 모집단에서 일정 비율의 표본을 선택하여 전체 청중의 상황을 추론하는 데 사용됩니다. 과학적 샘플링은 최종 데이터의 타당성을 결정하는 열쇠입니다. 2. 실시: 일부는 조사할 고정된 그룹을 설정하고 오랫동안 이를 추적하며, 일부는 매번 새로운 샘플을 사용하고 매번 다른 그룹의 사람들을 조사합니다. 그런 다음 면접관을 사용하여 응답자의 시청 행동을 기록했습니다.

3. 요약 및 분석: 분석을 위해 수집된 모든 데이터를 컴퓨터에 입력합니다. 4. 결과 요약: 전문적인 커뮤니케이션 지식을 바탕으로 데이터를 해석하고 프로그램, 칼럼, 채널 추천을 제공합니다. 프로그래밍, 경쟁 광고 및 미디어 관리에 대한 조언을 제공합니다.

다음에서 알 수 있습니다.

1. 샘플은 무작위 원칙에 따라 추출되므로 시청 데이터가 일정 범위 내에서 변동하는 것은 정상입니다. 특정 범위. 시청자의 전반적인 상황을 반영할 수는 있지만, 전체 시청자를 완벽하게 대변할 수는 없기 때문에 이번 달과 지난달, 이번 주와 지난주 시청 데이터의 상승 또는 하락을 비교하는 것은 그다지 의미가 없습니다. 먼저 시청률 데이터의 회귀선(회귀방정식)을 분석하고, 그 회귀선(회귀방정식)을 기준으로 프로그램의 중장기 시청률 상승과 하락을 살펴보는 것이 올바른 접근 방식이 되어야 합니다. 그리고 이러한 상승과 하락이 우연한 변동으로 설명될 수 있는지 살펴보세요. 우발적이지 않은 변동이 있더라도 프로그램 시청률에 대한 진정한 결론을 내리기 전에 합리적인 이론적, 사실적 설명을 찾아야 합니다. 프로그램과 칼럼에 대해 쉽게 결론을 내리는 것은 바람직하지 않습니다.

2. 인구조사 대신 표본조사를 사용하기 때문에 일부 특정 청중의 실제 상황을 반영하는 것은 불가능하며, 특히 이러한 청중의 비율이 상대적으로 작은 경우에는 더욱 그렇습니다. 예를 들어, 광고주가 인구의 소수를 구성하는 특정 집단을 위한 제품 광고를 만들고 싶다면 먼저 이 집단의 프로그램 시청 상태를 이해해야 합니다. 언론이 일반 평점 데이터를 사용한다면, 그 데이터는 표본 조사에서 얻은 것이므로 모집단의 극히 일부만 인터뷰하고 이해해야 할 청중은 소수의 사람들이므로 그러한 사람들의 수는 평가 데이터는 매우 작습니다. 이는 미디어가 프로그램의 반응에 대한 통찰력을 얻고자 할 때 자주 발생합니다. 이때 일반 시청 데이터의 단점이 노출된다. 따라서 이러한 상황이 발생할 경우에는 이 부분의 청중을 대상으로 특별조사를 구성하고 정량적 방법이나 질적 조사 방법을 활용하여 문제를 해결하는 것이 필요하다.

3. 전체 데이터는 각 응답자로부터 나오며, 응답자와 최종 데이터 사이에는 많은 중간 링크가 있습니다. 실제로 일부 데이터 수집 회사는 사용자에 대해 책임을 지지 않으며 데이터 수집 관리가 불완전하여 데이터의 신뢰성에 영향을 미칩니다. 때로는 청중의 현실을 전혀 반영하지 않는 경우도 있습니다. 미디어가 시청률 데이터를 기반으로 결정을 내릴 때 가장 먼저 고려해야 할 사항은 데이터의 신뢰성입니다. 잘못된 정보를 바탕으로 잘못된 결정을 내리지 마십시오.

4. 시청률 데이터는 시청자의 전반적인 평가를 반영하며 시청자의 태도를 드러낼 수는 없습니다. 예를 들어 시청 데이터를 통해 시청자가 TV를 켰는지 여부를 알 수 있다(외국에서는 TV 앞에 큰 동물이 있는지 측정할 수 있는 시청 기기가 개발됐다(아직 사람과 개를 구별할 수 없다). TV가 시청되고 있는지 모니터링할 수 있습니다. 켜져 있지만 전혀 시청되지 않는 경우도 있습니다. 때로는 TV 앞에 쪼그려 앉아 있는 개만 있을 때도 있습니다. , 하지만 자고 있습니다.) 그러나 TV를 시청하는 청중의 행동과 태도는 찾아보기 어렵습니다. 우리는 종종 일부 프로그램의 등급이 그다지 높지 않지만 프로그램에는 자체적으로 고정되고 충성도가 높은 프로그램이 있다는 것을 알게 됩니다. 이러한 청중은 이러한 프로그램에 대해 매우 긍정적인 태도를 갖는 경향이 있습니다. 프로그램 개편이든, 현장평가이든 이러한 프로그램은 신중히 고려해야 하며, 시청률 데이터만으로는 결정을 내릴 수 없습니다.

3. 데이터의 장기적 활용

시청률 데이터에 중점을 두고 데이터 획득 방법을 개선하여 프로그램 방송 후 시청률 획득까지의 시간 간격을 확보합니다. 데이터가 점점 길어지고 있습니다. 예를 들어 텔레비전 시청률 조사는 점점 더 일기장 카드를 인물 게이지로 대체하고 있습니다. 일기 카드는 표본 가구의 시청 행동을 기록하고 인터뷰 담당자가 정기적으로 수집할 수 있는 방법입니다. 일반적으로 투자금 회수 기간은 일주일입니다. 즉, 그 사이의 시간 간격은 최소 일주일입니다. 피플미터는 관객의 시청행동을 자동으로 기록할 수 있는 기기로, 더욱 발전된 피플미터는 당일에 기록된 데이터를 전화선을 통해 전송할 수 있다. 데이터의 단기 활용이 점점 더 편리해지고 있습니다. 그러나 프로그램을 평가하거나 시청 행동에 영향을 미치는 관련 요인을 찾는 경우에는 단기적인 분석만으로는 충분하지 않습니다.

프로그램 평가에 따르면 프로그램의 단기적인 부침으로는 너무 많은 문제를 설명할 수 없다. 프로그램의 시청률 데이터는 회귀선을 중심으로 변동합니다. 단기적으로 이 선보다 낮거나 높다면 프로그램의 인기가 높아졌다거나 인기가 떨어졌다고 단정할 수 없습니다. 평점 데이터는 특정 수치가 아닌 전반적인 평점 추세를 반영합니다. 이는 전반적인 상승 및 하락 추세를 반영하는 주식 추세 차트와 매우 유사합니다. 주가의 등락은 우발적인 등락이 아닌 전체적인 추세를 통해 분석해야 한다.

이 외에도 시청률 데이터도 다양한 요인의 영향을 받습니다. 장기적인 데이터 축적을 통해서만 이러한 요인의 패턴을 발견할 수 있습니다. 예를 들어 계절의 영향을 받습니다. 실제로 평가 지수는 일반적으로 겨울에 가장 높은 지점에 도달하고 여름에 가장 낮은 지점에 도달한다는 것이 입증되었습니다. 따라서 단기, 중기 분석을 할 때에는 축적된 데이터와 패턴을 참고하는 것이 가장 좋습니다. 이제 대규모 데이터베이스를 구축하는 것이 더 편리해졌습니다. 데이터베이스에는 시청 데이터를 최대한 오랫동안 기록하고 시청 데이터에 영향을 미치는 관련 요소를 기록하는 것이 가장 좋습니다. 정보가 많을수록, 새로운 패턴을 더 많이 발견할 수 있고, 데이터의 설득력도 높아지고, 결론의 가치도 높아집니다.

마지막으로 대규모 사건이나 긴급 상황이 발생할 경우 표적 데이터 수집을 수행해야 합니다. 언론에서 긴급 상황과 대규모 사건의 중요성은 자명합니다.

이러한 이벤트는 미디어에 대한 청중의 신뢰도, 첫 번째 항소율, 정보 깊이 요구 사항 등을 알아내는 데 종종 사용될 수 있습니다. 이 데이터는 미디어에 큰 가치가 있으며 미디어 관리 및 프로그램 계획에 매우 중요합니다.

간단히 말하면, 시청률 데이터는 일종의 과학적이고 체계적인 정보로서 미디어 관리에 있어서 대체할 수 없는 역할을 하고 있다. 시청 데이터를 개발하고 활용하는 것은 프로그램 조정, 광고주와의 접촉, 청중 설득에 중요한 역할을 할 수 있습니다. 물론, 여기에는 결함도 있습니다. 시청 행동만 기록할 수 있지만 행동 뒤에 숨은 감정과 프로그램 충성도는 기록할 수 없습니다. 시청률 데이터를 잘 활용하고 다른 방법과 결합한다면 미디어 내부 관리와 외부 발전에 새로운 아이디어를 가져올 수 있습니다.